Numpy中创建数组的n种方式，你都了解吗？

1、使用empty方法创建数组

该方式可以创建一个空数组，dtype可以指定随机数的类型，否则随机采用一种类型生成随机数。

import numpy as np

dt = np.numpy([2, 2], dtype=int)

  

 

  
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2、使用array创建数组

使用array方法可以基于Python列表创建数组，在不设置dtype的情况下，从列表中自动推断数据类型。

import numpy as np

dt = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)
dt = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype='f8')    # 64位浮点数
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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3、使用zeros/ones创建数组

调用zeros/ones方法会创建一个全为‘0’/‘1’值的数组，通常在数组元素位置，大小一致的情况下来生成临时数组。‘0’/‘1’充当占位符。

import numpy as np

dt = np.zeros([3, 5], dtype=int)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)
dt = np.ones([5, 3], dtype=float)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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4、使用arange创建数组

使用arange方法可以基于一个数据范围来创建数组。

import numpy as np

dt = np.arange(10, 30, 5)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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5、使用linspace创建数组

linspace是基于一个范围来构造数组，参数num是开始值和结束值之间需要创建多少个数值。
retstep会改变计算的输出，返回一个元组，而元组的两个元素分别是需要生成的数组和数组的步差值。

import numpy as np

dt = np.linspace(20, 30, num=5)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)
dt = np.linspace(20, 30, num=5, endpoint=False)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)
dt = np.linspace(20, 30, num=5, retstep=True)
print('元组：', dt)

  

 

  
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6、使用numpy.random.rand创建数组

很多情况下手动创建的数组往往不能满足业务需求，因此需要创建随机数组。

import numpy as np

dt = np.random.rand(10)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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7、使用numpy.random.randn创建数组

numpy.random.randn方法也是产生随机数组的一种方式，并且它能产生符合正态分布的随机数。

import numpy as np

dt = np.random.randn(3, 5)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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8、使用numpy.random.randint创建数组

在10和30之间产生随机数，并从中取5个数值来构建数组。

import numpy as np

dt = np.random.randint(10, 30, 5)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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9、使用fromfunction创建数组

fromfunction方法可以通过一个函数规则来创建数组。该方法中shape参数制定了创建数组的规则，shape=(4,5)，最终创建的结果就是4行5列的二维数组。

import numpy as np

dt = np.fromfunction(lambda i, j:i + j, (4, 5), dtype=int)
print('数组：', dt)
print('数据类型：', dt.dtype)

  

 

  
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文章来源: blog.csdn.net，作者：Dream丶Killer，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/114288345